import torch
import random

def data_iter(batch_size, features, labels):
    """这是一个生成小批量样本的函数，返回迭代器"""
    num_examples = len(features)
    indices = list(range(num_examples))
    # 这些样本是随机读取的，没有特定的顺序
    random.shuffle(indices)
    for i in range(0, num_examples, batch_size):
        batch_indices = torch.tensor(
            indices[i: min(i + batch_size, num_examples)])
        yield features[batch_indices], labels[batch_indices]

def sgd(params, lr, batch_size):
    """小批量随机梯度下降"""
    # no_grad()上下文管理器来禁用梯度计算
    with torch.no_grad():
        for param in params:
            # param.grad参数的梯度
            param -= lr * param.grad / batch_size
            # 此参数梯度清零
            param.grad.zero_()

def squared_loss(y_hat, y):
    """均方损失"""
    return (y_hat - y.reshape(y_hat.shape)) ** 2 / 2

def linreg(X, w, b):
    """线性回归模型"""
    # 这里是向量的×乘，返回形状[:,1]
    return torch.matmul(X, w) + b

if __name__ == "__main__":
    # 初始化数据集的labels为[100,1]，值为【1-3】的随机
    labels = list(range(100))
    for i in labels:
        labels[i] = labels[i] % 3
    labels = torch.tensor(labels).reshape(-1, 1)
    # 初始化数据集的特征值为正态分布【100,2】
    features = torch.normal(0, 1, (100, 2))
    lr = 0.03
    num_epochs = 5
    net = linreg
    loss = squared_loss
    batch_size = 10
    # 初始化权重【2,1】和偏置
    w = torch.normal(0, 0.01, size=(2, 1), requires_grad=True)
    b = torch.zeros(1, requires_grad=True)
    for epoch in range(num_epochs):
        for X, y in data_iter(batch_size, features, labels):
            # X和y的小批量损失
            l = loss(net(X, w, b), y)
            # 因为l形状是(batch_size,1)，而不是一个标量。l中的所有元素被加到一起，
            # 并以此计算关于[w,b]的梯度
            # backward()：反向传播并计算梯度，是标量的方法，所以前面要做求和处理
            l.sum().backward()
            # 使用参数的梯度更新参数
            sgd([w, b], lr, batch_size)
        # no_grad()：在该块代码中不计算梯度
        with torch.no_grad():
            # 在整个数据集上计算损失，目的是验证经过一次epoc训练更新后的模型参数的效果。
            train_l = loss(net(features, w, b), labels)
            print(f'epoch {epoch + 1}, loss {float(train_l.mean()):f}')



